1.读取文件iris_sepal_length.csv中的花萼数据。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬ 2.统计并打印输出花萼长度的最大值、最小值、均值、标准差、方差。

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，我们需要读取`iris_sepal_length.csv`文件中的花萼数据。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('iris_sepal_length.csv')
sepal_length = data['sepal_length']

其中，`pd.read_csv()`函数可以读取csv格式的文件，返回一个包含数据的DataFrame类型的变量。我们可以使用`data['sepal_length']`取出DataFrame中的花萼长度数据。

接着，我们可以使用numpy库中的函数对花萼长度数据进行统计分析。可以使用以下代码实现：

import numpy as np

max_value = np.max(sepal_length)
min_value = np.min(sepal_length)
mean_value = np.mean(sepal_length)
std_value = np.std(sepal_length)
variance = np.var(sepal_length)

print(f'Maximum Value: {max_value:.2f}')
print(f'Minimum Value: {min_value:.2f}')
print(f'Mean Value: {mean_value:.2f}')
print(f'Standard Deviation: {std_value:.2f}')
print(f'Variance: {variance:.2f}')

其中，`np.max()`、`np.min()`、`np.mean()`、`np.std()`和`np.var()`分别计算花萼长度数据的最大值、最小值、均值、标准差和方差。使用`:.2f`可以保留两位小数输出。

希望这个回答能够帮到你！